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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120744523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510920694.9，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法及系统是由周洋设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括获取用户历史消费行为数据构建基础特征向量；通过子序列动态剪枝算法和熵值加权映射确定关键时序特征；采用双向长短时记忆网络提取序列特征；构建多任务对抗特征提取网络获取场景不变特征；进行特征融合得到多维度组合特征；构建特征索引树计算用户相似度；进行分层聚类得到消费行为画像。本发明实现了高精度用户画像，提升了场景适应性和计算效率。

本发明授权基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的用户消费行为多维度画像分析方法，其特征在于，包括： 获取用户历史消费行为数据，通过特征工程构建初始特征向量，得到基础特征向量； 基于基础特征向量，采用子序列动态剪枝算法进行特征分解，基于熵值加权的局部敏感映射计算序列相似度，通过迭代压缩重构过程识别最小特征单元，确定关键时序特征，包括： 将基础特征向量按照预设窗口大小进行分段，得到多个特征子序列； 对特征子序列计算序列整体熵值与条件熵的差值，得到特征子序列的信息增益； 基于特征子序列的信息增益，通过指数移动平均方式对历史的剪枝结果进行更新，得到特征保留的动态阈值； 将特征子序列的信息增益与所述动态阈值进行比对，根据比对结果剔除不满足阈值要求的特征子序列，得到保留序列；对保留序列计算特征熵值，通过归一化处理得到特征权重； 基于所述特征权重，通过构建随机投影向量组对所述保留序列进行局部敏感映射，并计算映射空间中的加权汉明距离，得到序列相似度矩阵； 根据所述序列相似度矩阵，通过自编码器对所述保留序列进行压缩编码，得到压缩特征；对所述压缩特征进行重构，计算重构序列与保留序列的误差值，得到重构偏差； 基于所述重构偏差与预设偏差阈值的比对结果，通过调整压缩系数进行迭代优化，确定目标压缩系数，并根据所述目标压缩系数从所述压缩特征中提取最小特征单元，得到关键时序特征； 基于关键时序特征，采用预训练的双向长短时记忆神经网络提取时序依赖关系，得到消费行为序列特征； 根据消费行为序列特征，构建多任务对抗特征提取网络，通过联合优化和对比度量损失函数消除场景偏差，得到场景不变特征，包括： 构建双分支特征提取网络，对消费行为序列特征执行多层非线性变换得到第一特征表示，对场景信息执行注意力编码得到第二特征表示； 将所述第一特征表示和所述第二特征表示输入特征融合层得到融合特征表示，将所述融合特征表示输入场景判别器执行场景分类； 根据所述场景判别器的分类结果计算对抗损失值，从所述消费行为序列特征中选取同一用户的行为序列对，计算所述行为序列对对应的融合特征表示之间的余弦相似度值； 基于所述余弦相似度值计算对比度量损失值，将所述对抗损失值和所述对比度量损失值进行加权组合得到总损失值； 根据所述总损失值执行反向传播更新所述双分支特征提取网络的参数，得到特征提取模型，通过所述特征提取模型提取场景不变特征； 基于关键时序特征、消费行为序列特征和场景不变特征，通过多层感知机进行非线性特征融合，得到多维度组合特征； 根据多维度组合特征，采用离散编码构建特征索引树，结合位图过滤和异步更新机制，得到用户间的相似度关系； 根据多维度组合特征和相似度关系，采用分层聚类算法进行用户分群，得到用户的消费行为画像结果，包括： 根据用户的多维度组合特征和相似度关系构建用户相似度矩阵； 将所述用户相似度矩阵中的每个用户作为一个用户节点，采用分层聚类算法对所述用户相似度矩阵进行聚类计算，将每个用户节点初始化为独立的聚类单元； 基于所述用户相似度矩阵计算各聚类单元之间的距离，所述距离对应不同聚类单元中用户的相似程度；选择距离最小的两个聚类单元进行合并，生成新的聚类单元； 基于平均链接准则重新计算合并后的聚类单元与其他聚类单元之间的距离，所述平均链接准则为聚类单元间所有用户对之间距离的平均值； 重复执行，直至达到预设的聚类单元数量阈值，得到用户分群结果； 计算各用户分群中每个特征的重要性得分，所述重要性得分为特征信息增益与特征对比度的乘积； 对所述重要性得分进行降序排序，按照预设的择优数量，选择对应的特征作为用户分群的特征集合，基于特征集合生成用户的消费行为画像结果。

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